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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 555
使用教程
环境要求
- Python 环境
- 模型凭据
- 文档语料
安装与启动步骤
-
1装成本地包
把检索做成层次化结构，兼顾局部与全局。
pip install -e . -
2准备语料
先切块并抽取实体与关系。
python extract_context.py -i ./datasets/mix -o ./datasets/mix -
3建索引
层次结构建起来比较慢。
python insert_context_deepseek.py -
4跑对比实验
同一批问题跑几种模式，看差异。
python test_deepseek.py -d mix -m hi -
5看基线差距
关掉层次结构再跑一遍。
python test_deepseek.py -d mix -m naive
如何确认成功
在自有语料上层次化检索的回答质量高于朴素检索，且全局类问题提升最明显
注意事项
- 它解决的是既要细节又要全局的问题。
- 建索引成本高于普通检索。
- 层次划分依赖实体抽取质量。
- 小语料上优势不明显，别硬套。
核心亮点
- 提出层级知识图谱结构，显著提升多跳推理准确率
- 提供简洁的 Python API，易于集成到现有 RAG 流程
- 论文被 EMNLP 2025 接收，算法有学术背书
不足之处
- 项目早期，文档和社区支持不足
- 依赖图数据库，部署和运维成本相对较高
适用场景
- 企业知识库智能问答，处理跨文档复杂查询
- 研究报告与论文的深度分析，提炼结构化知识
- 法律或医疗等专业领域，需要可解释推理的问答系统
替代项目
LightRAG、Microsoft GraphRAG、FastRAG
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